中国电子云发布自研CeaStor海量分布式对象存储:速度快、容量大

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自动驾驶下的海量数据,业界如何安全高效存储?

近几年来,各行业纷纷跨界加入造车行列,不说传了多年要造车的国外手机巨头、出资纯电动汽车的科技互联网大厂,国内的科技企业也在跃跃欲试,比如阿里巴巴、华为、百度小米和滴滴出行。

除了这些高科技企业,还有小马智行、文远知行、AutoX、赢彻科技和主线科技等新兴的自动驾驶初创企业;超星未来、奥特贝睿、宏景智驾等专注于私家车高阶自动驾驶研发的新型一级供应商;以及纯电动车起家的蔚来,小鹏,理想等造车新势力,都纷纷加入汽车产业链,推动了汽车电动化和智能化的进程。

西部数据资深产品市场经理额日特

也正是这些新玩家的加入,使得传统汽车产业链受到了前所未有的压力,同时也推动了传统汽车厂商加速新技术和新应用的落地。在西部数据资深产品市场经理额日特看来,随着汽车智能网联的不断推进,汽车的电子电气架构(E/E)也随之变化,从最初的分布式架构向域融合和中央控制单元过渡。

轮子上的智能手机,对存储架构提出更多要求

如今,不少人业内人士都认可汽车在向“轮子上的智能手机”演变,这个转变,让厂商开始将越来越多的摄像头、雷达、激光雷达等传感器、电动机,甚至以太网、人工智能等技术都引入汽车。

额日特认为,更多传感器的引入,网联技术、人工智能技术的增加,以及汽车电子电气架构的改变,对汽车内存储产品的要求发生了很大的变化。

“在汽车存储领域,单车存储的 数量将会显著降低,容量则会显著提升 。”额日特在不久前广州举办的Auto Tech 2021上演讲时指出。

Counterpoint的报告也印证了这一点,该分析机构预计,未来十年内,汽车单车的存储容量将会达到2TB左右。“目前车内存储主要用在智能座舱和中控系统,且燃油车以32GB为主,电动汽车一般使用64GB,或128GB,相对于2TB来说,还有一个巨大的提升空间。”额日特表示。

他分析称,为了应对汽车电动化、智能化、网联化,及自动化方向的发展,存储产品也面临这很多挑战,主要有四个比较重大的挑战:

一是数据 的可靠性 和 安全性 ,这是存储厂商所面临最基本和最严苛的挑战,也是相关法规及保险责任靠量的关键因素。因为对于自动驾驶来说,数据的可靠性和安全性意味着生命的安全。

存储厂商在数据可靠性和安全性方面也做了不少工作,额日特拿e.MMC、UFS和SSD来说,存储单元是由两个部分组成的,一部分是存储介质Raw NAND,另一部分是控制器和固件。

为了保证更好的TBW(Total Bytes Written),即产品生命周期里能承受的总写入数据量,存储厂商一般都会 通过控制器和固件对底层做一个读写均衡 。“TBW通俗地讲就是耐擦写,意思是NAND Flash是有寿命的,如果数据手册里规定了NAND Flash的擦写次数是3,000次,客户就需要考量该TBW是否满足自己的应用需求。”

还有一个是主机锁定 ,即在汽车主机上焊上一个内存,加了主机锁的内存放到另外一个主机上是没有用的,因为它已经与原来的主机做了锁定,这样也可以确保数据的安全。

另外,写保护也是一个很重要的功能 ,比如汽车如果出事故了,有的用户担心数据会被汽车厂商篡改,“我们存储厂商在与主机厂商、Tier 1企业一起共同努力,协商一个有效的协同保护机制,确保车辆在发生事故后,在警察没有查看数据之前,没有任何一家,包括内存厂商都无法篡改存储器内的数据,以确保司法监管在调查的时候的公正性和严肃性。”额日特表示。

二是复杂的应用场景 ,随着电子电气架构向域及中央控制单元转变,应用的融合对存储的要求也变得更加复杂,不再是单一的读或写。比如导航是一个读密集型操作,行车记录仪是一个写密集型操作。

特别是随着电子电气架构的改变,融合中央控制单元的使用,使得内存需要承受更加复杂的操作系统环境。比如高通的8155平台把智能座舱、数字仪表和中控融合到了一起,此时就需要使用Hypervisor,以允许多个操作系统和应用共享同一个硬件。 但实际上,现在的内存结构,只能做到逻辑分区,不能做到物理分区。

“举一个简单的例子,我们现在所使用的电脑有C盘、D盘、或者E盘,实际上C、D、E盘只是逻辑分区,底层的内存是没有做到物理分区的,这些盘存储的数据都是打散存储在一块内存里,不论是哪个盘坏掉,代表的就是整个内存盘都坏了。”额日特指出。

因此,这就会带来一个问题,比如行车记录仪是一个需要高擦写支持的应用,如果把行车记录仪也融合到智能座舱内的话,做起来很容易。但要是不做物理分区,由于行车记录仪的高擦写,可能整个内存很快就会坏掉。

为了适应这个改变,也为了数据的更加安全,“西部数据现在可以提供一种解决方案,那就是在底层做读写均衡的隔离,比如 一块内存里面,可以分别使用 TLC 和S LC 两种N AND F lash ,由于SLC可以支持高擦写,因此,SLC部分就可以作为行车记录仪的存储。”额日特表示。

三是海量数据存储 ,为了适应自动驾驶的需求,越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上,行车过程中会产生大量的数据。

特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的,现在单车一天生成的数据量在8GB左右,但实际上,现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。

额日特以西部数据与Waymo的合作为例,西部数据在Waymo自动驾驶出租车上安装了10块2TB的工业级SSD,也就是说Waymo的单车存储容量要求是20TB。其实这也是大部分自动驾驶汽车的存储需求。

四是高性能, 雷达和摄像头会在行车过程中产生大量的数据,为了防止数据丢失,必然需要高性能、大带宽存储的支持。

其实存储产品也在通过不停地创新来获得更高的传输速率。在嵌入式存储器方面,目前汽车领域使用的主流存储产品是e.MMC,比e.MMC更快的是UFS产品,目前汽车领域主要采用的还是UFS2.1。实际上,消费类电子已经在大规模采用UFS3.0的产品了。额日特预计汽车级UFS3.1的产品,应该会在两年内面市。

另外,在SSD方面,目前汽车领域的SSD主要还是采用SATA接口,未来带宽更高、速度更快的NVMe接口的SSD产品也可能会在汽车上得到应用。使用SSD的好处就是容量可以做得更大,比如UFS接口能做到的最大容量可能是512GB,但SSD可以轻松做到4TB、8TB,甚至更大。

满足汽车需求的解决方案

据额日特介绍,西部数据可以提供从端到云的完整解决方案,以支持当前和未来的车辆系统要求,它为多样的应用场景和数据中心,提供了小尺寸嵌入式终端存储和可移动存储,用于获取和分析从车辆收集的大量数据。他特意强调,西部数据的汽车级闪存产品通过了IATF16949认证,符合AEC-Q100标准。

产品方面,有iNAND汽车级嵌入式存闪存盘(EFD),支持UFS和e.MMC接口,具有多种容量,采用11.5×13mm的小包装,可为汽车OEM和一级供应商提供符合其需求的选择。比如iNAND AT EU312 是一款基于 3D NAND 技术的汽车级UFS(通用闪存存储),具有高数据传输速度的UFS 2.1接口和额外的UFS 3.0汽车功能,可提供最高256GB的容量,性能是前代基于e.MMC的产品的2.5倍。AT EU312利用第5代SmartSLC 技术,可提供高性能和可靠的写入。

其e.MMC 嵌入式闪存盘基于e.MMC 5.1 标准,采用2D或3D NAND技术。具体产品有EM122已经获得许多汽车设计的认证并投入生产,EM132在汽车市场中容量达到了256GB。

在PCIe SSD方面,有CL SN720和CL SN520等产品,采用了PCIe Gen3 NVMe接口,容量高达2TB,耐久性高达1600 TBW。

与合作伙伴的成功案例

在本次Auto Tech 2021展会上,西部数据不仅展示了自己家的汽车存储解决方案,也带来了合作伙伴的一些成功案例。

有为信息展示的“主动安全智能防控车载视频终端K5-P”解决方案。

在车载监控方面,其合作伙伴有为信息展示了“主动安全只能防控车载视频终端K5-P”解决方案,该解决方案支持ADAS、DSM只能监控,采用了记录仪、视频功能、主动安全功能一体化设计。同时支持硬盘(2.5” HDD)+ SD卡(西部数据WD Purple micro SD存储卡),双重存储保证数据安全;且具有硬盘防震保护机制;此外,有为信息的专利的存储介质保护装置,可防止任意拆卸硬盘及插拔存储卡。加上其独特流媒体文件系统存储方式,保证了数据安全不被篡改。

车载信息娱乐系统方面,其合作伙伴掌锐展示了“前装车规模组”解决方案------CS199 MT8666AV模组,该模组基于联发科 MT8666AV芯片封装的前装车规级带4G通信模组,具有功能丰富,集成度高、尺寸小、低功耗、性能优、品质稳定的特点,可满足汽车智能化、连网化的前装需求,帮助客户缩短项目开发周期,减少研发投入并降低品控风险。存储方面,采用的是西部数据iNAND AT EM132产品,是汽车市场首个基于3D TLC NAND e.MMC接口产品,采用了标准BGA封装,容量涵盖了从32GB到256GB,具有快速启动、自动刷新、增强型运行健康状态监测,支持固件在线升级和100%预烧录,有AEC-Q100温度2级(-40°C 至105°C)和3级(-40°C至85°C)两种选择。

铱斯电子展示的智能驾驶辅助系统解决方案。

此外,西部数据现场还展示了采用iNAND AT EM122的智能驾舱、智能驾驶、以及车联网等丰富的解决方案。

西部数据公司中国区嵌入式产品销售部门销售总监文芳女士

西部数据公司中国区嵌入式产品销售部门销售总监文芳表示:“车联网、自动驾驶等新技术的商业化落地,对汽车新四化的发展起到了巨大的推动作用,同时也对车载存储解决方案的安全性、可靠性、大容量、高性能以及复杂的场景应用提出了更严苛的要求。西部数据作为数据基础架构的领导者,提供覆盖8GB-18TB容量,包括e.MMC/UFS/micro SD/SSD/HDD等不同规格的车规级及企业级存储产品,支持端-边-云新型数据架构在汽车领域的应用,满足当前和未来单车智能及车路协同的多样化需求。”

未来,西部数据将不断突破创新,以卓越的产品及解决方案赋能汽车领域的改革与发展,为人们带来更安全、优质的驾驶体验。

结语

近年来,汽车行业正在经历前所未有的变革,自动驾驶不断发展,高清3D地图、高级辅助驾驶系统(ADAS)、自主计算机、AI、大数据、增强型信息娱乐系统、无线更新、以及V2X技术等等逐步在汽车上得到普及,而这些功能都需要板载数据存储,未来汽车的存储需求将会越来越大,如何满足汽车市场的特殊需求,是存储企业必须要考虑的,抓住汽车市场,就意味着抓住了未来。

转载自电子发烧友 @2019

中国电信云计算公司的核心优势

您好

用户可通过中国电信云计算自服务门户便捷的在线订购,并根据需求随时弹性扩容、快速部署,可实现在线自助管理与监控。订购主机后,客户会得到云主机的IP地址、系统用户名和密码,根据上述信息,客户使用远程连接软件(Window操作系统自带桌面软件、Linux操作系统使用SSH)可以登录到云主机上进行软件安装、系统配置等工作。产品使用感知和使用普通的PC服务器一致。

信息以文件形式存储,文件用什么分类分层存放

文件、块和对象是三种以不同的方式来保存、整理和呈现数据的存储格式。这些格式各有各的功能和限制。文件存储会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据;块存储会将数据拆分到任意划分且大小相同的卷中; 对象存储会管理数据并将其链接至关联的元数据。

块存储

块存储会将数据拆分成块,并单独存储各个块。每个数据块都有一个唯一标识符,所以存储系统能将较小的数据存放在最方便的位置。这意味着有些数据可以存储在 Linux 环境中,有些则可以存储在 Windows 单元中。

块存储通常会被配置为将数据与用户环境分离,并会将数据分布到可以更好地为其提供服务的多个环境中。然后,当用户请求数据时,底层存储软件会重新组装来自这些环境的数据块,并将它们呈现给用户。它通常会部署在存储区域网络 (SAN) 环境中,而且必须绑定到正常运行的服务器。

由于块存储不依赖于单条数据路径(和文件存储一样),因此可以实现快速检索。每个块都独立存在,且可进行分区,因此可以通过不同的操作系统进行访问,这使得用户可以完全自由地配置数据。它是一种高效可靠的数据存储方式,且易于使用和管理。它适用于要执行大型事务的企业和部署了大型数据库的企业。这意味着,需要存储的数据越多,就越适合使用块存储。

块存储有一些缺点。块存储的成本高昂。它处理元数据的能力有限。

操作对象:磁盘

存储协议:SCSI、iSCSI、FC

接口命令:以SCSI为例,主要有Read/Write/Read Capacity

存储架构:DAS、SAN

文件存储

文件存储也称为文件级存储或基于文件的存储,数据会以单条信息的形式存储在文件夹中。当需要访问该数据时,计算机需要知道相应的查找路径。存储在文件中的数据会根据元数据来进行整理和检索,这些元数据会告诉计算机文件所在的确切位置。

请试想一下塞满文件柜的储藏室。每个文档都会按照某种类型的逻辑层次结构来排放 ——按文件柜、抽屉、文件夹,然后再是纸张。“分层存储”这个术语就是这么来的,而这就是文件存储。它是适用于直接和网络附加存储(NAS)系统的最古老且运用最为广泛的一种数据存储系统;当访问保存在个人计算机上的文件中的文档,就是在使用文件存储。文件存储具有丰富多样的功能,几乎可以存储任何内容。它非常适合用来存储一系列复杂文件,并且有助于用户快速导航。

问题是基于文件的存储系统必须通过添置更多系统来进行横向扩展,而不是通过增添更多容量来进行纵向扩展。

操作对象:文件和文件夹

存储协议:NFS、SAMBA(SMB)、POSIX

接口命令:以NFS为例,文件相关的接口命令包括:READ/WRITE/CREATE/REMOVE/RENAME/LOOKUP/ACCESS 等;文件夹相关的接口命令包括:MKDIR/RMDIR/READDIR 等

存储架构:NAS (【Linux】NAS存储_Jacky_Feng的博客-CSDN博客)

对象存储

对象存储,也称为基于对象的存储,是一种扁平结构,其中的文件被拆分成多个部分并散布在多个硬件间。在对象存储中,数据会被分解为称为“对象”的离散单元,并保存在单个存储库中,而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块来保存。

对象存储卷会作为模块化单元来工作:每个卷都是一个自包含式存储库,均含有数据、允许在分布式系统上找到对象的唯一标识符以及描述数据的元数据。元数据包括年龄、隐私/安全信息和访问突发事件等详细信息。为了检索数据,存储操作系统会使用元数据和标识符,这样可以更好地分配负载,并允许管理员应用策略来执行更强大的搜索。

对象存储需要一个简单的 HTTP 应用编程接口 (API),以供大多数客户端(各种语言)使用。对象存储经济高效:您只需为已用的内容付费。它可以轻松扩展,因而是公共云存储的理想之选。它是一个非常适用于静态数据的存储系统,其灵活性和扁平性意味着它可以通过扩展来存储极大量的数据。对象具有足够的信息供应用快速查找数据,并且擅长存储非结构化数据。

它的缺点是无法修改对象 ,即必须一次性完整地写入对象。对象存储也不能很好地与传统数据库搭配使用,因为编写对象是一个缓慢的过程,编写应用以使用对象存储 API 并不像使用文件存储那么简单。

操作对象:对象(Object)

存储协议:S3、Swift

接口命令:主要有PUT/GET/DELETE等

存储架构:去中心化框架

对象存储概念

对象存储的数据组成

存储桶(Bucket):存放对象的“容器”,且该“容器”无容量上限。对象以扁平化结构存放在存储桶中,无文件夹和目录的概念,用户可选择将对象存放到单个或多个存储桶中。存储桶的容量大小需要通过累加各个对象的大小得到。

每个存储桶可容纳任意数量的对象,但同一个主账号下存储桶数量最多仅能够创建200个。(???)

对于存储桶,应当以用途为粒度进行划分,确保每个存储桶的用途尽可能单一。例如,针对存放个人文件、发布静态网站、存储备份等用途都应该创建不同的存储桶。此外,不同项目的数据、不同的网站,或者完全私人的文件与工作性质、需要分享的文件,也应该划分不同的存储桶。

对象存储中也没有「文件夹」的概念。对象存储的管理平台为了模仿本地存储的使用习惯,并与本地存储系统互相兼容而模拟了目录结构,背后的原理也仅仅是根据 / 这个字符对 key 进行分隔。为了表示空目录,部分云平台也提供「文件夹」对象,实际上只是 key 以 / 结尾的空存储对象。

存储桶所在地域(Regin)

指对象存储的数据中心所在地域。对象存储允许用户在不同地域创建存储桶,可以选择在离业务最近的地域上创建存储桶,以满足低延迟、低成本以及合规性要求。

Bucket读写权限

Bucket读写权限包括:私有读写、公有读私有写和公有读写。

私有读写

只有该存储桶的创建者及有授权的账号才对该存储桶中的对象有读写权限,其他任何人对该存储桶中的对象都没有读写权限。存储桶访问权限默认为私有读写,推荐使用。

公有读私有写

任何人(包括匿名访问者)都对该存储桶中的对象有读权限,但只有存储桶创建者及有授权的账号才对该存储桶中的对象有写权限。

公有读写

任何人(包括匿名访问者)都对该存储桶中的对象有读权限和写权限,不推荐使用。

对象(Object):对象存储的基本单元,可理解为任何格式类型的数据,例如图片、文档和音视频文件等。

每个对象都由对象键(Key)、对象值(Data)、和对象元数据(Metadata)组成。

对象键(Key):对象键是对象在存储桶中的全局唯一标识(UID),可以理解为文件(名)路径。

key用于检索对象,文件对象的 key 与实际存储路径无关,服务器和用户不需要知道数据的物理地址,通过key就能找到对象。

对象值(Data):即存储对象内容数据,可以理解为文件内容(Object Content)。

对象元数据(Metadata):是一组键值对,可以通俗的理解为文件的属性,例如文件的修改时间、存储类型等。(传统的文件存储,元数据属于文件本身,和文件一起封装存储。而对象存储,元数据独立出来,并不在数据内部封装。)

对象访问地址

对象的访问地址由存储桶访问地址和对象键组成,其结构形式为存储桶域名/对象键 。

例如:上传对象exampleobject.txt到广州(华南)的存储桶examplebucket-1250000000中,那么exampleobject.txt的访问地址是:examplebucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/exampleobject.txt。其中examplebucket-1250000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com为存储桶域名,exampleobject.txt为对象键。

目录和文件夹

对象存储中本身是没有文件夹和目录的概念的,对象存储不会因为上传对象project/a.txt而创建一个project文件夹。为了满足用户使用习惯,对象存储在控制台、COS browser 等图形化工具中模拟了「文件夹」或「目录」的展示方式,具体实现是通过创建一个键值为project/,内容为空的对象,展示方式上模拟了传统文件夹。

对象操作

用户通过控制台、工具、API、SDK等多种方式管理对象。

对象存储架构

对象存储设备(OSD)

OSD由存储介质、处理器、内存以及网络系统等组成,负责管理本地的对象,是对象存储系统的核心。和块设备相比,它们的差异在于提供的访问接口。OSD的主要功能是数据存储和安全访问。

数据存储:OSD管理对象数据,并将它们放置在标准的磁盘系统上,OSD不提供块接口访问方式,Client请求数据时用对象ID、偏移进行数据读写。

智能分布:OSD用其自身的CPU和内存优化数据分布,并支持数据的预取。由于OSD可以智能地支持对象的预取,从而可以优化磁盘的性能。

对象元数据管理:OSD管理存储的对象元数据与传统的inode元数据相似,通常包括对象的数据块和对象的长度。而在传统的NAS系统中,这些元数据是由文件服务器维护的,对象存储架构将系统中主要的元数据管理工作由OSD来完成,降低了Client的开销。

元数据服务器(MDS)

MDS控制Client与OSD对象的交互,为客户端提供元数据,主要是文件的逻辑视图(文件与目录的组织关系、每个文件所对应的OSD等)。主要功能如下:

对象存储访问:MDS构造和管理描述每个文件分布的逻辑视图,允许Client直接访问对象。MDS为Client提供访问该文件所含对象的能力,OSD在接收到每个请求时将先验证该能力,然后才可以访问。

文件和目录访问管理:MDS在存储系统上构建一个文件结构,包括限额控制、目录和文件的创建和删除、访问控制等。

Client Cache一致性:为了提高Client性能,在对象存储系统设计时通常支持Client方的Cache。由于引入Client方的Cache,带来了Cache一致性问题,MDS支持基于Client的文件Cache,当Cache的文件发生改变时,将通知Client刷新Cache,从而防止Cache不一致引发的问题。

客户端(Client)

对象存储系统提供给用户的也是标准的POSIX文件访问接口。接口具有和通用文件系统相同的访问方式,同时为了提高性能,也具有对数据的Cache功能和文件的条带功能。同时,文件系统必须维护不同客户端上Cache的一致性,保证文件系统的数据一致。

文件系统读访问流程:

① 客户端应用发出读请求;

② 文件系统向元数据服务器发送请求,获取要读取的数据所在的OSD;

③ 直接向每个OSD发送数据读取请求;

④ OSD得到请求以后,判断要读取的Object,并根据此Object要求的认证方式,对客户端进行认证,如果此客户端得到授权,则将Object的数据返回给客户端;

⑤ 文件系统收到OSD返回的数据以后,读操作完成。

对象存储的优缺点

(1)优点:

容量大,高扩展性

对象存储的容量是EB级以上,对象存储的所有业务、存储节点采用分布式集群方式工作,各功能节点、集群都可以独立扩容。从理论上来说,某个对象存储系统或单个桶(bucket),并没有总数据容量和对象数量的限制,即服务商就可以不停地往架构里增加资源,这个存储空间就是无限的,也是支持弹性伸缩的。

高安全性,可靠性

对象存储采用了分布式架构,对数据进行多设备冗余存储(至少三个以上节点),实现异地容灾和资源隔离。数据访问方面,所有的桶和对象都有访问控制策略,所有连接都支持SSL加密,访问用户进行身份权限鉴定。

高性能,支持海量用户的并发访问

(2)缺点:

不支持直接在存储上修改

对象存储系统保存的Object不支持修改(追加写Object需要调用特定的接口,生成的Object也和正常上传的Object类型上有差别)。用户哪怕是仅仅需要修改一个字节也需要重新上传整个Object。因此,它不适合存储需要频繁擦写的数据。

参考链接:

对象存储,为什么那么火? - 知乎 (zhihu.com)

对象存储 存储桶概述 - 开发者指南 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com)

基本概念 (aliyun.com)

文件存储、块存储还是对象存储? (redhat.com)

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全球首个支持10Gbps 5G传输速率和首个符合3GPP Release 16规范的5G调制解调器到天线解决方案

高通无线通信技术(中国)有限公司

骁龙X65 5G调制解调器及射频系统于今年2月发布,为行业带来了多项首创性的5G技术革新——通过媲美光纤的无线性能支持目前市场上最快的5G传输速度,并支持最新5G规范。

去年3GPP标准组织推出了5G的新规范,即Release 16,其定义了下一阶段的全球5G发展。值得一提的是,骁龙X65是全球首个符合3GPP Release 16 5G标准的5G调制解调器到天线解决方案。骁龙X65采用了可以支持特性组合升级的架构设计,从而支持快速商用。这意味着通过骁龙X65能够持续增加新的特性,在智能手机之外多个应用细分领域扩展5G。

800G 超高速光收发芯片与引擎技术研发

之江实验室

800G超高速光收发芯片与光引擎技术是之江实验室为下一代数据高速传输提供的核心技术解决方案。之江实验室项目团队连续取得大功率多波长激光器、硅基高密度光发射模块、硅基高速光接收模块等芯片模块研发的突破性进展,并利用晶圆级封装技术将这些芯片模块集成在同一晶圆上,实现“光电共封”,在确保硬件物理尺寸不变的情况下,有效提升数据传输的密度和效率,降低功耗和成本。光收发芯片就像是一位“翻译”或“交警”,为数据中心光子与电子间的信息转换架起桥梁,为数据的高效传输指挥交通。

基于多光谱的智能感知终端

杭州海康威视数字技术股份有限公司

夜间低照度一直以来是全天候视频感知所面临的最大挑战。海康威视的基于多维感知智能融合终端,可实现低照度下无光污染的全彩成像,让黑夜像白天一样精彩。与传统手段相比,在色彩还原度、清晰度方面,都有显著的提升,做到细节清晰,精彩如一。

基于分层API规范的云操作系统生态建设

清华大学

“基于分层API规范的云操作系统生态建设”是由清华大学大学联合华中 科技 大学、上海交通大学、北京航空航天大学、中国科学院计算技术研究所等单位在国家重点研发计划的资助下共同完成。

项目抽象制定了云操作系统分层API规范并给出了技术领先的参考实现;相关成果已获实际应用,初步形成了自主云操作系统生态,对于避免生态的碎片化和供应商锁定,推动技术持续迭代和行业整体创新有重要意义。

大规模图计算系统GeaGraph

蚂蚁 科技 集团股份有限公司

高性能图计算被认为是全球尖端 科技 的一个重要前沿,在电信、医疗、制造、能源等领域有着广阔的应用价值和前景。蚂蚁集团联合清华大学共同研发的高性能图计算系统GeaGraph能够在万亿边图上进行实时查询,在国际标准图数据库测试中位列第一,处理规模和性能均达到了国际领先水平。现在,GeaGraph已经成为蚂蚁集团各种业务风控能力的重要支撑,在数字支付、数字服务、数字金融等核心业务中,显著提升了风险行为的实时识别能力和调查分析效率。

阿里云盘古:面向云计算的大规模分布式存储系统

阿里云计算有限公司

阿里云自主研发的分布式存储系统“盘古”是该活动6年来首次有存储技术入选。“盘古”是阿里云自研的分布式存储系统,是阿里云底层的统一存储架构,主要包括“分布式存储软件”“高性能存储网络”“云存储硬件架构”“深度软硬融合的闪存存储架构”“智能运维管控”以及“网络和SSD控制器芯片”核心关键技术。

“盘古”解决了超大规模下数据不丢不错和高可用的难题,让存储更加稳定可靠、拥有更大的容量和更高的性能,以满足数字经济对海量存储和快速存储的需求。

“盘古”团队自2008年开始组建,2009年开始推出第一个版本,2013年完成上线单集群5K台的规模,此后2015年突破了单集群上万台的技术门槛,2017年正式推出“盘古”2.0并成功支撑了此后的天猫“双11”全球狂欢节。相比1.0版本,“盘古”2.0面向人工智能、科学计算、深度学习等未来存储场景做了优化升级,整体IOPS性能提升50%,同时推出基于“盘古”2.0的ESSD高性能云盘,IOPS从2万提升到了100万。

安全可靠可控的新一代人工智能平台

北京瑞莱智慧 科技 有限公司

第一代人工智能技术存在大规模应用的局限,而第二代人工智能则面临着高度依赖大量高质量数据、不能适应不断变化的条件、算法可解释性非常差等诸多问题。为此需要建立鲁棒与可解释的人工智能理论,发展安全、可信、可靠与可扩展的第三代人工智能。

作为业内首个致力于提升人工智能安全性、可靠性与可信性的创新平台,北京瑞莱智慧 科技 有限公司自主研发的“安全可控可靠的新一代人工智能平台”包含隐私计算、AI攻防、深伪检测三大子平台。凭借独有的创新模式,该平台能够有效降低人工智能时代的新型安全风险,保障人工智能系统的安全、可靠和可控,缓解 科技 进步与安全之间的矛盾,目前已在政务、金融、工业互联网等高价值场景中发挥了重大作用,成为AI纵深赋能的坚实基座。

大数据处理对电子商务的影响有哪些?

电子商务:通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。

大数据:指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

近几年来,互联网产业高速发展,很多传统企业通过电子商务,开展网络营销,线上产生交易的数据量是线下无法比的,因而就产生了处理巨量资料,也就是大数据的急迫需求,解决不好,就成为电子商务发展的瓶颈。反之,大数据处理的成功发展,也促进了企业加速开展电子商务,为互联网产业的发展注入新动力。

一、大数据处理模式

在电子商务领域内,信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位,则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理,势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式,大数据处理模式的基本要求是建构云计算Map Reduce处理体系,使信息的分解处理和结果合并成为可能。

(一)数据库集群模式

集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成,在面对客户端的数据请求时,为其提供单一映像,并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接,整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说,数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳,具有多方面的技术优势,例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。

但是在面对大数据处理时,数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面:第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器,那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题,对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将 PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限,不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间,在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外,数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。

(二)Map Reduce框架

云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术,在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能,目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台,如中国移动、淘宝、网易、百度等等。Map Reduce框架主要包含三个方面的内容,即并行编程模型Map Reduce、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。

Map Reduce的设计是由google完成的,主要是进行大数据集的计算处理工作,代表了分析技术的整体发展状态。Map Reduce在进行数据处理时,先将对象进行抽象化处理,使其以映射和化简操作对的形式呈现出来,其中映射部分进行数据的过滤,化简部分进行数据的聚集工作,在工作中均以良好的界面进行管理工作。对Map Reduce计算过程进行分解,可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构,解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集,通过集群节点对这些小数据集进行分别处理,由此得出中间结果,将这些结果通过节点进行合并,就可以得出对整个大数据集的处理结果。

二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新

IT基础设施是保证电子商务系统运行的前提,对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代,电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强,电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展,与此同时,电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。

(一)数据仓库的发展

从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现,在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长,其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革,也即是数据量数量级不断上调,目前已经实现了由TB向PB的迈进,并且仍呈现出爆炸性的增长态势。

根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究,可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点:第一,未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过 1OOPB,并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化,远远超过摩尔定律;第二,对数据的分析方式实现质的变化,将从常规化分析向深度化分析转变;第三,中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台,基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响,使其规模不断扩大,由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲,目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。

(二)云计算构架

云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式,在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲,其具备了以下特征:按需自助服务(on Demand self-service)、可度量服务(measured service)、池化资源(resource pooling)、泛化网络访问((broad network access)以及快速弹性(rapid elasticity)。

三、大数据处理对电子商务的影响

云计算的发展历史并不长,首次引入云计算技术的是淘宝网,其所有交易都是基于自建系统完成的,而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用,主要影响表现在以下方面。

(一)信息检索能力

电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式,但是就营销方式来说,商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内,商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为 IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战,大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。

云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示,其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外,云平台还具有信息推荐功能,根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示,提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上,解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题,使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映,并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量,使用户满意度得到了很大的提升。

(二)弹性处理能力

电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力,并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的,而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的,这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的,这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。

云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力,使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换,而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务,在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现,使资源达到了最优化配置。

(三)信息处理安全性能

网络系统面临的最大难题是信息安全问题,保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源,甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内,大数据就是企业生存发展的重要资本,对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战,由于其结构复杂,数量巨多,并且大多是具有敏感性的信息,很容易成为网络攻击的目标。

大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估,使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象,并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务,并将这些信息托管在云端,为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。

四、大数据处理的发展趋势

信息技术的发展历史并不长远,但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前,信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能,具体发展趋势有以下几点。

(一)大数据处理服务和产品的多样化

目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展,除了电商企业之外,政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台,并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。

(二)新型的电子商务运营模式

云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新,同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整,进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善,传统经济模式必将会受到严重的冲击,商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变,并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。

(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分

企业的核心竞争力包含多方面的内容,但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用,企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新,能在最大限度内实现资源的最佳配置,提高生产质量和效率,降低企业运营成本,提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业,云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观,为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境,通过IT基础设施的技术优势,为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。

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